COVID-19的长期遏制将取决于疫苗诱导的自然免疫的强度和持续时间

新的研究表明，自然免疫和疫苗诱导免疫的影响将是影响全球冠状病毒大流行(称为COVID-19)未来发展轨迹的关键因素。根据普林斯顿大学的研究人员发表在9月21日的《科学》杂志上的一项研究，一种能够引发强烈免疫反应的疫苗可以大大减少未来的感染负担。

普林斯顿大学(Princeton)研究人员牵头进行的一项新研究表明，自然免疫和疫苗诱导免疫的影响将是影响全球冠状病毒大流行(COVID-19)未来发展轨迹的关键因素。特别是，一种能够引起强烈免疫反应的疫苗可以大大减少未来的感染负担。

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“到目前为止，关于COVID-19未来发展轨迹的讨论大多集中在季节性和非药物干预(NPIs)的影响上，如戴口罩和身体距离，这是正确的，”共同第一作者Chadi Saad-Roy说，他是普林斯顿大学刘易斯-西格勒综合基因组学研究所的博士候选人。“在短期内，以及在大流行阶段，新冠肺炎是病例负担的关键决定因素。然而，随着我们展望未来，免疫的作用将变得越来越重要。”

“最终,我们不知道自然免疫的强度或持续时间SARS-CoV-2——或者潜在的疫苗——看起来会是什么样子,”卡罗琳·瓦格纳co-first作者解释说,麦吉尔大学生物工程助理教授从事该研究在普林斯顿环境研究所博士后研究助理(PEI)。

“例如，如果可能再次感染，一个人的免疫系统对以前感染的反应是什么?””瓦格纳问道。这种免疫反应能够阻止你把感染传染给别人吗?这些都将影响未来疫情爆发的动态。”

当前的研究建立在普林斯顿大学的研究发表在《科学》杂志5月18日报道,当地气候的变化不太可能主导COVID-19的第一波大流行,包括许多相同的作者,都是隶属于气候变化和传染病倡议由贝聿铭和普林斯顿国际和地区研究所(PIIRS)。

在最近的一篇论文中，这组科学家使用了一个简单的模型，在一系列与个体在不同环境中传播病毒的可能性相关的假设下，预测了COVID-19病例的未来发病率——以及人类的免疫程度。例如，该模型考虑到感染后的免疫时间不同，以及对再次感染的保护程度不同。研究人员在网上发布了一个互动版本的模型在这些不同的假设下的预测。

正如预期的那样，该模型发现，最初的大流行高峰在很大程度上与免疫无关，因为大多数人都是易感的。然而，随着SARS-CoV-2感染的增加——从而增加了人口的免疫力——可能出现大量的流行病模式。

“例如，如果免疫反应很弱，或者只是对再次感染的短暂保护，那么在中期内可能会爆发更大规模、更频繁的疫情，”作者之一安德里亚·格雷厄姆(Andrea Graham)说，他是普林斯顿大学的生态学和进化生物学教授，也是PEI的相关教员。

研究人员发现，免疫反应的性质也会影响临床结果和需要住院治疗的重症病例的负担。关键问题是继发感染与原发性感染的严重程度。

重要的是，该研究发现，在所有的情况下，一种能够引发强烈免疫反应的疫苗可以大大减少未来的病例量。这组科学家报告说，如果广泛使用，即使是对二次传播只提供部分保护的疫苗也可能产生重大效益。

众所周知，年龄和过度传播事件等因素会影响SARS-CoV-2的传播，它们会导致人群中的个体产生不同的免疫反应，或以不同的速度传播病毒。“我们的模型显示，这些因素不会影响我们对未来疫情动态的定性预测，”布赖恩·格伦费尔(Bryan Grenfell)说，他是凯瑟琳·布里格尔(Kathryn Briger)和萨拉·芬顿(Sarah Fenton)的生态学、进化生物学和公共事务教授，也是PEI的一名相关教员。格伦费尔是这篇论文的共同高级作者，与生态学、进化生物学和公共事务副教授C.杰西卡·梅特卡夫(C. Jessica Metcalf)合著。梅特卡夫也是PEI的教员。

Grenfell说:“随着候选疫苗的出现，需要对未来疫苗接种工作量进行更详细的预测，这些额外的细节将需要纳入更复杂的模型中。”

这组科学家使用了一个简单的模型来预测未来COVID-19病例的发病率——以及人群中的免疫程度——在一系列关于自然感染或接种疫苗后宿主免疫反应的假设下。中间的流程图(上面)对应于研究人员使用的最简单的模型，并考虑到这些不同的免疫假设的合并。该模型发现，在大流行高峰之后，随着SARS-CoV-2感染的增加——从而增加了人群的免疫力——可能出现大量的流行病模式。在所有情况下，一种能够引发强烈免疫反应的疫苗可以大大减少未来的病例量。

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该研究作者还探讨了“疫苗犹豫不决”对未来感染动态的影响。他们的模型发现，那些拒绝采取药物和非药物措施来遏制冠状病毒的人，尽管如此，即使有疫苗，遏制病毒的速度也会变慢。

“我们的模型显示,如果拒绝疫苗高,与增加传输和等高风险行为拒绝戴上面具,那么必要的免疫接种率达到群体免疫可能更高,”作者西蒙·莱文说:知名教授詹姆斯·s·麦克唐纳在生态学和进化生物学和相关教员在裴。“在这种情况下，感染或接种疫苗后的免疫反应性质将是决定疫苗有效性的非常重要的因素。”

格伦费尔说:“当潜在过程中存在如此多的不确定性时，对未来做出准确预测是一项挑战。”“我们在这项研究中主张，最终，一系列简单和更复杂的模型是在这种情况下进行的最好方法。仔细比较这些模型的预测，然后得出一个仔细平均的未来图景——就像天气预测一样——会非常有帮助。”

这项研究的主要结论之一是，监测人群对SARS-CoV-2的免疫水平，以及活动性感染，将是准确预测未来发病率的关键。

“这不是一件容易做到准确的事情，尤其是当这种免疫反应的本质还没有被很好地理解的时候，”合著者Michael Mina说，他是哈佛公共卫生学院和哈佛医学院的助理教授。“即使我们可以测量临床数量，比如抗体滴度来对抗这种病毒，我们并不一定知道这意味着什么保护。”

梅特卡夫说:“研究t细胞免疫的效果以及对其他冠状病毒的交叉保护是未来工作的重要途径。”

论文的其他作者包括贝聿铭博士后研究员雷切尔·贝克;哥伦比亚大学博士后研究科学家西尼德·莫里斯(Sinead Morris)在普林斯顿大学获得生态学和进化生物学博士学位;以及维康基金会(Wellcome Trust)董事杰里米·法勒(Jeremy Farrar)。

《科学》杂志9月21日在网上发表了一篇题为《免疫生活史、疫苗接种和SARS-CoV-2在未来五年的动态》的论文。这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究委员会、生命科学研究基金会、普林斯顿大学地球系统模拟合作研究所(CIMES)、詹姆斯·s·麦克唐奈基金会(James S. McDonnell Foundation)和C3的资助。人工智能数字化转型研究所、美国国家科学基金会、美国疾病控制和预防中心以及流感实验室。